深海实验室

DeepLab:使用深卷积网、atrus卷积和完全连接的crf进行语义图像分割。在这项工作中,我们提出了语义图像分割与深度学习的任务,并做了三个主要的贡献,实验证明具有实质性的实用价值。首先,我们强调上采样滤波器的卷积,或“阿托鲁斯卷积”,它是密集预测任务中的一个强大工具。阿托鲁斯卷积允许我们显式地控制在深度卷积神经网络中计算特征响应的分辨率。它还允许我们有效地扩大过滤器的视野,以纳入更大的上下文,而不增加参数的数量或计算量。其次,我们提出了一种基于atrus空间金字塔池(atrus spatial pyramid pooling,ASPP)的多尺度鲁棒分割算法。ASPP以多种采样率和有效视场探测进入的卷积特征层,从而在多个尺度上捕获对象和图像上下文。第三,结合DCNNs和概率图形模型的方法,改进了目标边界的定位。DCNNs中常用的最大池和下采样相结合实现了不变性,但对定位精度有一定的影响。我们通过将最终DCNN层的响应与一个完全连通的条件随机场(CRF)相结合来克服这一问题,通过定性和定量的方式来改善定位性能。我们提出的“DeepLab”系统在PASCAL VOC-2012语义图像分割任务中开创了最新的技术水平,在测试集中达到了79.7%的mIOU,并在其他三个数据集:PASCAL Context、PASCAL Person Part和Cityscapes上提出了结果。我们所有的代码都在网上公开。


zbMATH中的参考文献(参考文献40篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)
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